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  • Leetcode 3196. Maximize Total Cost of Alternating Subarrays
    • 1. 解题思路
    • 2. 代码实现
  • 题目链接:3196. Maximize Total Cost of Alternating Subarrays

1. 解题思路

这一题就是一个动态规划,只需要考虑每一个元素作为开始和处于序列当中的二元态即可,其中,如果处在序列当中但刚好在奇数的位置,那么两种情况刚好可以归并。

2. 代码实现

给出python代码实现如下:

class Solution:def maximumTotalCost(self, nums: List[int]) -> int:n = len(nums)@lru_cache(None)def dp(idx, stat):if idx >= n:return 0if stat == 0:return nums[idx] + dp(idx+1, 1)else:return max(nums[idx] + dp(idx+1, 1), -nums[idx] + dp(idx+1, 0))return dp(0, 0)

提交代码评测得到:耗时881ms,占用内存287.9MB。

http://www.tj-hxxt.cn/news/123724.html

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